Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.28-30
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2011
본 논문에서는 특이값 분해(Singular Value Decomposition)을 이용하여 이미지의 주파수 영역 내에 정보를 은닉하는 방법을 제시한다. 이미지를 주파수 영역으로 변환하기 위하여 블록 단위로 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 수행한다. 이후 인접한 네 블록의 DC 값들로 구성된 행렬의 특이값을 은닉하고자 하는 정보에 따라 변환한다. 원래의 DC 값은 정보에 따라 변환된 DC 값으로 대체되고 역 이산 코사인 변환(Inverse Discrete Cosine Transform)을 수행하여 정보가 은닉된 이미지를 얻는다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group), 선명화(Sharpening), 히스토그램 등화(Histogram Equalization)와 같이 다양한 이미지 변화를 거친 후, 은닉된 정보의 신뢰도를 비교한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.18-20
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2014
본 논문에서는 스크린 컨텐츠 동영상의 효율적인 압축을 위한 부호화 기법을 제안한다. 제안 부호화 기법은 RGB 색 요소 간의 신호의 통계적 중복성을 줄이기 위한 적응적 색 변환 기법에 기반한다. 기존의 색 변환 기법들은 스크린 컨텐츠 동영상이 포함하는 신호의 급격히 변화하는 ?계적 특성에 적용하기 어려운 반면 제안 방식에서는 부호화 블록의 시간적/공간적 주위 픽셀의 정보를 이용한 성분 분석을 통해 색 공간 변환 행렬식을 유도하여 부호화에 사용한다. 주위 픽셀 정보는 부호화 블록의 예측 방식에 따라 결정하며 움직임 벡터를 이용한 시간/변위 예측 부호 방식에서는 참조 블록의 정보를 이용하고 공간적 예측 방식에서는 블록의 인접 픽셀를 이용한다. 부호기 측에서는 비트율-왜곡 최적화를 통하여 예측 후 잔여신호의 부호화를 원래의 RGB 공간에서 수행할지 또는 색 변환한 공간에서 수행할지를 결정하고 관련 정보를 표시하여 블록 단위로 전송함으로써 부호화 효율을 증대한다. 실험에 의하면 제안 기법은 기존 압축 방식 대비 탁월한 부호화 성능을 제공함을 보인다.
다 개체 동종 시스템의 분산 편대 추종 제어는 최근 몇 년간 많은 연구가 이루어져 왔다. 이러한 관심은 군사 분야, 모발 센서 네트워크, 지능형 교통 시스템과 같은 흥미롭고 새로운 응용 사례가 대두됨에 따라 집중되었다. 분산 편대 제어는 여러 가지 이론과 방법으로 연구되어 왔는데 대부분의 경우 여러 동종 시스템의 상호 연결성을 토대로 라플라스 인접 행렬의 성질로 설명하고 있다. 이러한 접근법은 합의 문제와 동기화 문제와도 관계가 있는데 이 경우 편대 제어의 경우와 유사한 방식으로 안정도를 설명하며 설계 고려 사항을 도출한다. 본 논문에서, 우리는 분산된 방법으로 여러 대의 동종 비선형 시스템을 다루며 이 시스템들은 시간에 대해 부드럽게 변하는 상대 기준 위치에 따라 편대를 이룰 수 있고 또한 전체 그룹은 모든 방향으로 자유롭게 움직이는 것이 가능하다. 우리의 주요 목표는 위와 같은 편대 추종 제어의 안정도를 해석하고 제어기를 설계하는 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.97-100
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2002
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성을 가지기 때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 사용자가 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링와 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지끼리는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축하여 검색이 빠르게 이루어지는 유사 검색방법을 제안한다 제안 검색 방법은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱기법의 인덱싱을 같이 적용함으로써 VQ(Vector Quantization)보다 높은 재현율과 정확도를 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.265-268
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2010
본 논문에서는 지하철 정보를 제공하는 모바일 응용 프로그램을 제안하였다. 윈도우 모바일 6.0을 기반으로 한 이 응용프로그램은 지하철 역정보와 관련된 사용자의 편의성을 증대시키기 위하여 설계 및 구현되었다. 이 프로그램에서 지하철 노선도와 부가기능이 성공적으로 실행될 수 있도록 UI 인터페이스, 맵 모듈, 최단거리 모듈, 메모 모듈, 다익스트라 알고리즘 등을 설계하였다. 특히 다익스트라 알고리즘은 프로그램 내의 알람 기능과 역 정보에 적용되었고, 또한 역 정보와 같은 방대한 정보와 데이터를 인접 행렬을 이용하여 구축하였다. 이 응용프로그램은 보다 쉽게 조작하기 위해 6개의 메뉴들로 구성되어있다. 지하철의 종합 관제 센터로부터 신호를 받아 이 프로그램에 적용된다면, 많은 유저들이 보다 정확한 정보를 제공 받을 수 있다고 사료한다.
Kim, Je-Sang;Kim, Dong-Sung;Jo, Hyo-Geun;Lee, Hyun-Ah
Annual Conference on Human and Language Technology
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2013.10a
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pp.133-136
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2013
근래 트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)에서 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 검색어에 대한 연관 어휘 추출을 통해 검색어에 연관된 이슈나 화제를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관성이 높은 단어는 서로 가깝게 발생할 것으로 기대하고, 단어 간 거리가 가까울수록, 공기빈도가 높을수록 커지는 단어연관도 계산법을 제안한다. 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다.
A recommender system for E-commerce site receives information from customers about which products they are interested in, and recommends products that are likely to fit their needs. In this paper, we investigate several methods for large-scale product purchase data for the purpose of producing useful recommendations to customers. We apply the traditional data mining techniques of cluster analysis and collaborative filtering(CF), and CF with reduction of product-dimensionality by use of latent semantic indexing(LSI). If reduced product-dimensionality obtained from LSI shows a similar latent trend of customers for buying products to that based on original customer-product purchase data, we expect less computational effort for obtaining the nearest-neighbor for target customer may improve the efficiency of recommendation performance. From simulation experiments on synthetic customer-product purchase data, CF-based method with reduction of product-dimensionality presents a better performance than the traditional CF methods with respect to the recall, precision and F1 measure. In general, the recommendation quality increases as the size of the neighborhood increases. However, our simulation results shows that, after a certain point, the improvement gain diminish. Also we find, as a number of products of recommendation increases, the precision becomes worse, but the improvement gain of recall is relatively small after a certain point. We consider these informations may be useful in applying recommender system.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.33
no.1
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pp.29-41
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2017
This study proposes an integrated accessibility measurement algorithm, which is applied to the Seoul Metropolitan public transportation system consisting of bus and subway networks, and analyzes the result. We construct a public transportation network graph linking bus-subway networks and take the time distance as the link weight in the graph. We develop a time-distance algorithm to measure the time distance between each pair of transit stations based on the T-card transaction database. The average travel time between nodes has been computed via the shortest-path algorithm applied to the time-distance matrix, which is obtained from the average speed of each transit route in the T-card transaction database. Here the walking time between nodes is also taken into account if walking is involved. The integrated time-distance accessibility of each node in the Seoul Metropolitan public transportation system has been computed from the T-card data of 2013. We make a comparison between the results and those of the bus system and of the subway system, and analyze the spatial patterns. This study is the first attempt to measure the integrated time-distance accessibility for the Seoul Metropolitan public transportation system consisting of 16,277 nodes with 600 bus routes and 16 subway lines.
This paper presents a method to segment the object of interest from a set of multi-view images with minimal user interaction. Specifically, after the user segments an initial image, we first estimate the transformations between foreground and background of the segmented image and the neighboring image, respectively. From these transformations, we obtain regions in the neighboring image that respectively correspond to the foreground and the background of the segmented image. We are then able to segment the neighboring image based on these regions, and iterate this process to segment the whole image set. Transformation of foregrounds are estimated by feature-based registration with free-form deformation, while transformation of backgrounds are estimated by homography constrained to affine transformation. Here, both are based on correspondence point pairs. Segmentation is done by estimating pixel color distributions and defining a shape prior based on the obtained foreground and background regions and applying them to a Markov random field (MRF) energy minimization framework for image segmentation. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we describe a fast image mosaic method for constructing a large-scale image with video image captured from cameras that are arranged in radial shape. In the first step, we adopt the phase correlation algorithm to estimate the horizontal and vertical displacement between two adjacent images. Secondly, we calculate the accurate transform matrix among those cameras with Levenberg-Marquardt method. In the last step, those images are stitched into one large scale image in real-time by applying the transform matrix to the texture mapping function of DirectX. The feature of the method is that we do not need to use special hardware devices or write machine-level programs for Implementing a real-time mosaic system since we use conventional graphic APIs (Application Programming Interfaces), DirectX for image synthesis process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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